【摘 要】
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浑浊富营养化内陆水体的叶绿素a浓度反演一直是个难点.本文在水体光学分类研究的基础上提出了基于软分类(模糊分类)的水体叶绿素a浓度反演策略.本文以太湖为研究对象获取大量
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100094
【出 处】
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第九届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛
论文部分内容阅读
浑浊富营养化内陆水体的叶绿素a浓度反演一直是个难点.本文在水体光学分类研究的基础上提出了基于软分类(模糊分类)的水体叶绿素a浓度反演策略.本文以太湖为研究对象获取大量实测水面光谱数据,实现了基于实测水面光谱的叶绿素a软分类反演,通过对比传统反演策略和硬分类反演策略评价了软分类反演策略的精度.结果表明软分类反演策略通过最优算法和距离权重的加权融合提高了算法的稳定性以及结果的平滑性.软分类反演策略解决了叶绿素a浓度反演算法的区域性和季节性适用性问题,提高了算法的普适性.
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